AI 및 머신 러닝 (ML)은 산업을 재구성하고 놀라운 속도로 새로운 기회를 잠금 해제하고 있습니다. 인공 지능 (AI) 전문가가되는 수많은 경로가 있으며, 각 사람의 여정은 독특한 경험, 좌절 및 성장으로 형성됩니다. 이 설득력있는 기술에 빠지기를 간절히 바라는 사전 경험이없는 사람들에게는 올바른 사고 방식과 접근 방식으로 성공이 가능하다는 것을 아는 것이 중요합니다.
AI 숙련도로의 여정에서 기술이 조직과 사회에 혜택을 주면서 피해를 최소화하기 위해 AI를 윤리적으로 개발하고 활용하는 것이 중요합니다. 윤리적 AI는 공정성, 투명성 및 책임을 우선시하여 사용자와 이해 관계자 간의 신뢰를 구축합니다. 윤리적 지침을 따르면 학습자와 개발자 모두 AI의 오용을 방지하고 잠재적 위험을 줄이며 기술 발전을 사회적 가치에 맞출 수 있습니다.
AI 사용의 중요성에도 불구하고 AI 사용 방법을 배우는 수만 명의 사람들 중에서 연구 결과가 밝혀졌습니다 2% 미만이 책임감있게 채택하는 방법을 적극적으로 검색했습니다. 이것은 AI를 구현하는 방법을 배우는 사람들과 그것을 윤리적으로 개발하는 데 관심이있는 사람들 사이의 분열입니다. 우리의 연구 밖에서, Pluralsight는 AI 채택에 대한 교육 자료에 압도적 인 관심을 가진 공공 교육 자료에서 유사한 경향을 보았습니다. 대조적으로, 윤리적이고 책임있는 AI에 대한 유사한 자원은 주로 손대지 않습니다.
책임있는 AI 실무자로서 여행을 시작하는 방법
책임있는 AI 실무자가 편견, 윤리 및 법적 요인에 중점을 두어야하는 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다. AI의 법적 고려 사항은 주어진 것입니다. AI를 사용하여 사이버 공격을 시작하거나 범죄를 저지르거나 불법적으로 행동하는 것은 법에 위배되며 악의적 인 행위자 만 추구합니다.
관점에서 편견개인 또는 팀은 개발중인 모델 또는 솔루션이 가능한 한 편견이 없는지 여부를 결정해야합니다. 모든 인간은 어떤 형태로 편향되어 있으며, AI 솔루션은 인간에 의해 만들어 지므로 인간의 편견은 필연적으로 AI에 반영됩니다. AI 개발자는 이러한 편견을 의식적으로 최소화하는 데 집중해야합니다.
윤리적 고려 사항을 다루는 것은 편견을 다루는 것보다 더 복잡 할 수 있습니다. 윤리는 종종 개인의 경험과 가치에 의해 형성되는 개인적 신념과 밀접한 관련이 있기 때문입니다. 윤리는 옳고 그른 것을 정의하기 위해 행동을 안내하기위한 도덕적 원칙입니다. 윤리의 실제 사례에는 동반자 로봇이 노인을 돌보는 것이 윤리적인지, 웹 사이트 봇이 관계 조언을 제공하거나, 자동화 된 기계가 인간이 수행하는 일자리를 제거하는 것이 포함될 수 있습니다.
기술을 얻는 것
와 함께 윤리학 그리고 책임있는 개발 야심 찬 AI 개발자는 기술을 얻을 준비가되어 있습니다. 처음에 AI 기술을 개발하는 법을 배우려면 연구 실험실에서 일하는 고급 학위 또는 배경이 필요하다고 생각하는 것이 일반적입니다. 그러나 드라이브, 호기심 및 도전에 대한 의지는 시작하는 데 필요한 전부입니다. 많은 AI 실무자들이 배우는 첫 번째 교훈은 ML이 생각하는 것보다 더 접근하기 쉽다는 것입니다. 올바른 자원과 배우고 자하는 욕구로 다양한 배경을 가진 개인은 복잡한 AI 개념을 파악하고 적용 할 수 있습니다.
야심 찬 AI 전문가들은 행한 학습이 가장 효과적인 접근법이라는 것을 알 수 있습니다. ML의 범위 내에서 흥미롭고 관리 할 수있는 프로젝트를 선택함으로써 시작하는 것이 도움이됩니다. 예를 들어, 미래의 이벤트의 가능성을 예측하기 위해 모델을 구축 할 수 있습니다. 이러한 프로젝트는 데이터 분석, 기능 엔지니어링 및 모델 평가를 포함한 개념을 소개하면서 ML 라이프 사이클에 대한 깊은 이해, 즉 문제를 체계적으로 해결하기위한 주요 프레임 워크입니다.
개인이 AI를 탐구 할 때, 학습 곡선을 다루는 데 다른 도구와 기술을 실험하는 것이 필수적입니다. AWS와 같은 클라우드 제공 업체와 같은 코드 및 저 코드 플랫폼은 기술 전문 지식이 적은 사람들을위한 모델 구축을 단순화 할 수 있지만 프로그래밍 배경을 가진 개인은 더 많은 실습을 선호 할 수 있습니다. 그러한 경우 학습 파이썬 기본 사항 또한 Jupyter 노트북과 같은 도구를 사용하는 것은보다 정교한 모델을 개발하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
AI 커뮤니티에 자신을 담그면 학습 과정을 크게 향상시키고 윤리적 인 AI 응용 프로그램 방법이 현장에 새로운 사람들과 공유 될 수 있습니다. 모임, 온라인 포럼에 가입하고 동료 AI 애호가와의 네트워킹에 참여하면 지속적인 학습 및 동기 부여 기회가 제공됩니다. 통찰력과 경험을 공유하면 다른 사람을위한 기술을 명확하게하고 자신의 이해를 강화하는 데 도움이됩니다.
귀하의 관심사를 자극하는 프로젝트를 선택하십시오
책임있는 AI 전문가가되기위한 로드맵은 없으므로 어디에서나 시작하고 기술을 점진적으로 구축하는 것이 중요합니다. 기술적 인 배경이 있거나 처음부터 시작하든 열쇠는 첫 단계를 밟고 커밋을 유지하는 것입니다.
첫 번째 프로젝트는 관심을 끌고 동기 부여에 의해 촉진되는 것이어야합니다. 주식 가격 예측, 온라인 리뷰 분석 또는 제품 추천 시스템 개발에 관계없이 개인적인 관심사로 공명하는 프로젝트를 수행하면 학습 과정을보다 즐겁고 의미있게 만들 수 있습니다.
파악 ML 수명주기 데이터 수집, 전처리, 모델 교육, 평가 및 배포와 같은 단계를 다루는 문제 해결에 대한 단계별 접근 방식을 개발하는 데 필수적입니다. 이 구조화 된 프레임 워크에 따라 ML 프로젝트의 효율적인 개발을 안내하는 데 도움이됩니다. 또한 데이터가 AI 이니셔티브의 초석이므로 귀중한 통찰력을 얻을 수있을 정도로 풍부한 프로젝트와 관련된 비용이없는 공개 데이터 세트를 찾는 것이 필수적입니다. 데이터가 처리되고 정리되면 기계가 학습하여 모델 교육 단계를 설정할 수 있도록 포맷해야합니다.
몰입감 있고 실습 도구와 같은 도구 AI 샌드 박스 학습자가 AI 기술을 연습하고 AI 솔루션을 실험하며 발생할 수있는 편견 및 오류를 식별하고 제거 할 수 있습니다. 이 도구는 사용자에게 미리 구성된 AI 클라우드 서비스, 생성 AI 노트북 및 다양한 대형 언어 모델 (LLMS)을 안전하게 실험 할 수있는 기회를 제공하여 조직이 자체 지원을 제공하여 조직이 시간을 절약하고 비용을 절감하며 위험을 최소화하는 데 도움이됩니다. 샌드 박스.
LLM과 함께 일할 때 책임있는 실무자가 이러한 방대한 데이터 캐시에 포함될 수있는 편견을 알고 있어야합니다. LLM은 문학 및 과학 작품부터 공통 지식에 이르기까지 모든 것을 포함하는 광대 한 물과 같습니다. LLM은 일관되고 상황에 맞는 텍스트를 제작하는 데 탁월합니다. 그러나 다양한 지형을 통과하는 강과 마찬가지로 LLMS는 불순물을 흡수 할 수 있습니다. 이는 훈련 데이터에 내장 된 편견과 고정 관념의 형태로 불순물을 흡수 할 수 있습니다.
LLM이 가능한 한 편견이 없는지 확인하는 한 가지 방법은 인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습을 사용하여 윤리적 원칙을 통합하는 것입니다. RLHF는 피드백 루프에 사람의 입력이 포함 된 고급 강화 학습 형태입니다. 가장 간단한 용어로, RLHF는 성인이 어린이가 과정에 적극적으로 개입하여 퍼즐을 해결하고 특정 조각이 맞지 않는 이유를 식별하고 대신 위치를 대신 할 수있는 위치를 제안하는 것을 돕는 것과 같습니다. RLHF에서 인간 피드백은 AI를 안내하여 학습 과정이 인간의 가치 및 윤리적 표준과 일치하도록합니다. 이것은 종종 미묘한, 상황에 따라, 문화적으로 변하는 언어를 다루는 LLM에서 특히 중요합니다.
RLHF는 LLM이 맥락 적으로 적합 할뿐만 아니라 윤리적으로 정렬되고 문화적으로 민감한 반응을 생성하도록하는 중요한 도구 역할을합니다. 이것은 옳고 그름 사이의 선이 항상 결정적인 것은 아니기 때문에 인간 의사 소통의 회색 영역을 탐색하도록 가르치면서 AI에서 윤리적 판단을 심어줍니다.
비 기술적 신규 이민자들은 자신의 아이디어를 현실로 바꿀 수 있습니다
IT 배경이없는 많은 AI 전문가들은 다양한 분야에서 성공적으로 전환하여 새로운 관점과 기술을 도메인으로 가져옵니다. 코드가없는 코드 및 로우 코드 AI 도구를 사용하면 광범위한 코딩 경험없이 모델을보다 쉽게 만들 수 있습니다. 이 플랫폼을 통해 새로운 이민자들은 기술적 배경없이 아이디어를 실험하고 현실로 바꿀 수 있습니다.
IT 경험이 있지만 코딩 전문 지식이 부족한 개인은 AI로 이동할 수있는 강력한 위치에 있습니다. 첫 번째 단계는 종종 AI에서 널리 사용되는 프로그래밍의 기본, 특히 파이썬을 배우는 것입니다. AWS와 같은 플랫폼의 고급 서비스는 깊은 코딩 지식없이 책임있는 방식으로 모델을 구축 할 수있는 귀중한 도구를 제공 할 수 있습니다. 데이터를 다루거나 ML 모델을 배포 할 때 데이터베이스 이해 또는 인프라 관리와 같은 IT 기술도 가치가 있습니다.
이미 코딩에 익숙한 사람들, 특히 Python과 같은 언어에서 AI 및 ML로의 전환은 비교적 간단합니다. Jupyter 노트북을 사용하는 법을 배우고 Pandas, Scipi 및 Tensorflow와 같은 라이브러리에 익숙해지면 ML 모델 구축을위한 견고한 기반을 구축 할 수 있습니다. 신경망 및 딥 러닝을 포함하여 AI/ML 개념에 대한 지식을 더욱 심화 시키면 전문 지식을 향상시키고보다 진보 된 주제의 문을 열어 줄 것입니다.
AI 여정을 개인 목표로 조정하십시오
처음부터 AI 전문가가되기 위해 시작하는 것은 어려워 보일 수 있지만 전적으로 가능합니다. 강력한 토대, 지속적인 학습에 대한 헌신, 실습 경험 및 AI의 윤리적 적용에 중점을두면 누구나 현장에 진출 할 수 있습니다. AI에 대한 한 가지 크기의 접근 방식은 없으므로 개인 목표와 상황으로의 여정을 조정하는 것이 중요합니다. 무엇보다도 성장과 윤리에 대한 끈기와 헌신은 AI의 성공의 열쇠입니다.
게시물 경험이 없습니까? 윤리적 인공 지능 개발자로 변신하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
